如何使用Python裁剪轮廓边框后的图像

我基本上有数千张带有黑色轮廓的人物图像，所有这些图像要么有白色背景，要么有一些图形背景，通常后面只有一个木质纹理

我想要的是创建一个函数（opencv/pil/whatever），允许我自动拍摄这些图像，基本上删除角色轮廓之外的所有内容

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左侧是原始的未裁剪图像，右侧是裁剪图像。这是可能的吗？

使用简单的方法，你可以获得大部分的方法。假设背景中没有任何黑色，我们可以通过在黑色上遮罩来寻找轮廓的角色

然后我们要填写大纲内的所有内容

最后我们可以把面具外面的东西都涂成白色

这张照片的明显问题是，我们最终捕捉到了憨豆先生手臂上的背景。我看不出一个简单的解决方法。我们可以尝试在遮罩内部区域进行颜色直方图匹配；尝试查找遮罩内与遮罩外具有相同颜色轮廓的区域，但这将比当前显示的代码复杂得多

如果当前方法适用于您的大多数图像，并且您可以轻松手动编辑其余图像，请执行。如果这个答案真的不能接受，那么请告诉我，如果我有时间，我会尝试解决它

导入cv2
将numpy作为np导入
#加载图像
img=cv2.imread（“outlined.png”）；
#黑色面具
灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR_BGR2GRAY）；
掩模=cv2.inRange（灰色，0,50）；
#查找等高线（这是使用OpenCV 3，如果使用OpenCV 2或4，则返回为[contours，3;]）
_，等高线，u=cv2.找到的轮廓（遮罩，cv2.RETR_列表，cv2.链约无）；
#复位和填充掩模
掩码[：]=0；
对于轮廓中的con：
掩模=cv2。绘制轮廓（掩模，[con]，-1255，-1）；
#使用遮罩重画图像
img[mask！=255]=（255255）；
#展示
cv2.imshow（“图像”，img）；
cv2.imshow（“面具”，面具）；
cv2.waitKey（0）；

如果前景色和背景色之间存在对比度，则可以使用恒定的背景色。但任意纹理的背景是非常困难的。你需要一种人工智能/深度学习方法。看见